안녕하세요! 인공지능 관련 주제로 돌아온 'be별하' 입니다. chatGPT, 최근에 장안의 화제죠. 관련 뉴스를 한번쯤 다들 보셨을 거라고 생각합니다. 저도 뉴스를 보고 가입해서 사용하고 있는 입장에서 왜 사람들이 열광하는지 알 것 같더라고요 ㅎㅎ. 그래서 오늘은 chatGPT를 만든 회사인 openAI와 GPT 시리즈를 통시적으로 알아보려 합니다.
이 글은 openAI와 GPT 발전사을 다루고 있는 글입니다. 분량이 많은 관계로 chatGPT에 관해서는 시리즈로 계속 연재할 생각입니다. 따라서 기술적인 내용은 차후 자세히 다뤄보도록 하고, 이번 콘텐츠에서는 openAI라는 기업과 GPT 정도만 다뤄보도록 하겠습니다.
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| 인공지능 |
목차(클릭 시 이동됩니다.)
1. OpenAI
먼저 chatGPT를 만든 회사에 대해 설명해드리겠습니다. chatGPT 서비스가 유명세를 타면서 회사도 많이 알려졌지만, 원래 OpenAI라는 회사는 비영리 조직이었습니다.
- OpenAI 창립(2015.12)
OpenAI는 테슬라 수장으로 유명한 Elon Musk, 투자사(Ycombinator)의 회장이었던 Sam Altman을 비롯한 공동 창립자들이 10억 달러를 모아 설립한 조직입니다. 초기에는 '인류의 이익'을 위한 인공지능 개발에 힘을 쏟는 것을 목표로 삼았죠. 그래서 기업명도 특허나 연구를 공개하겠다는 차원에서 OpenAI라고 정한 것입니다.
OpenAI - 경제적 문제
역시 기업이 정부처럼 공공재를 생산할 수는 없었던 걸까요? 그렇게 운영을 하다 비용 문제가 발생합니다. 10억달러, 한화로 약 1.2조원이라는 적지않은 금액임에도 인공지능 연구는 생각보다 돈이 많이 들었던 것이죠. 슈퍼컴퓨터가 사용하는 전력이 상당하고, 인공지능 전문가의 인건비 등으로 인해 더이상 비영리를 고수할 수 없게 됩니다.
그래서 마이크로소프트로부터 10억달러를 투자받으며 영리조직으로 발돋움하게 되죠.
MS의 투자 - 투자 이후
투자 유치 전에는 숨바꼭질을 하거나 게임을 하는 인공지능 등을 주로 개발했다면, 이제는 텍스트를 생성하는 GPT, 이미지를 생성하는 DALL-E 등으로 좀 더 실용적인 연구를 하게 됩니다.
다음은 OpenAI사의 연도별 인공지능 현황입니다.
OpenAI의 인공지능 모델
보시는 바와 같이 마이크로소프트가 openAI에 투자한 2019년 이후 꾸준히 GPT 시리즈를 연구개발 해왔다는 것을 알 수 있습니다. 그렇게 일반인에게 공개하게 된 서비스가 바로 'chatGPT'인 것이죠.
정리하자면 openAI는 초기에 사람들을 위한 인공지능 보급을 앞장서는 비영리 단체였으나, 마이크로소프트가 지분을 갖게 되며 사실상 영리 단체가 되었다고 볼 수 있습니다.
(참고로 이에 대해 테슬라의 수장인 일론 머스크가 비판했었는데, 결과적으로 chatGPT 관련주로 마이크로소프트가 떠오르게 되었네요.)
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| 일론 머스크의 openAI 비판 |
2. GPT의 개발
openAI에 대한 소개는 여기까지 하고, 이제는 GPT 시리즈에 대해서 본격적으로 알아보겠습니다.
GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 약자로, 생성하는 사전훈련된 트랜스포머를 의미합니다. 여기서 트랜스포머란 딥러닝 알고리즘 중 하나인데 이것은 기회가 된다면 나중에 자세히 다뤄보도록 하겠습니다.
간단히 말하면, GPT는 슈퍼컴퓨터를 이용해 웹사이트에 있는 글들을 계속해서 읽어서/ 어떤 단어가 나왔을 때 다음에 나올 단어로 적합한 것을 통계적으로 계산해서 답하는 /인공지능입니다.
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| GPT |
여기서 중요한 것이 '통계적으로 계산'한다는 의미는 GPT 모델 자체가 어떤 사실을 이해하고 대답하는 것이 아니라 확률에 의한 대답을 한다는 뜻입니다. 사실 이것은 GPT만의 문제가 아니라 인공지능 개발에 있어 넘어야 할 산이긴 합니다.
이정도로 GPT 자체에 대한 설명은 마무리하고, GPT를 통시적으로 알아보도록 하겠습니다.
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| GPT 발전과정(출처: iitp) |
다음 사진을 통해 보다 자세히 설명해드리겠습니다.
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| 인공신경망 구조 |
위의 사진을 보시면 w라는 것이 있습니다. 가중치(weight)를 의미하는데 이게 앞서 언급한 매개변수입니다. 인공지능이 이 가중치를 적절히 조합하는 과정을 통해 결과값이 도출되는데, 이때 가중치가 많을수록 더 다양한 조합이 가능하므로 보다 정밀한 답변을 받을 수 있습니다. (물론 어디까지나 대개 그렇다는 점 잊지 마세요!)
마지막으로 chatGPT에 대해 쉽게 설명된 영상을 소개해드리며 글을 마무리하도록 하겠습니다. 이 글도 위의 영상에서 영감을 받아 만들어졌으니 글과 영상을 통합적으로 보시면 더욱 잘 이해하실 수 있을 것입니다.
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